ディープラーニングの専門書、翻訳精度を高めるためにほぼ全文を公開し意見を募集中【やじうまWatch】
Facebookも自動翻訳にニューラルネットワーク採用 「Caffe2」で実用化
Facebookのニュースフィードの「翻訳を見る」の翻訳システムが、従来のフレーズベースの機械翻訳からディープラーニングフレームワーク「Caffe2」に実装したニューラルネットワークsequence-to-sequence LSTMベースに切り替わった。 米Facebookは8月3日（現地時間）、投稿を自動翻訳するための翻訳システムを従来のフレーズベースの機械翻訳からニューラルネットワークに切り替えたと発表した。 これにより、Facebook上で使われているすべての言語間の翻訳品質が、機械翻訳分野で一般的な自動評価基準「BLEU（BiLingual Evaluation Understudy）」による評価で、平均して11％高まったとしている。 フレーズベースのシステムでは、文を文節や単語に分解して解析しようとするため、英語と日本語など、構文の語順が大きく異る言語間の翻訳が困難だ。この問題に
NTR Wetenschap
De druk op de zorg groeit. Een rapport van de WRR stelt zelfs dat in 2040 een op de vier mensen in de zorg moet werken om de oplopende werklast aan te kunnen. Kan Kunstmatige Intelligentie (AI) een uitkomst bieden? Petra Grijzen onderzoekt het potentieel van AI in het ziekenhuis. Wat gebeurt er nu al? En wat kunnen we verwachten?
BNN-PYNQを理解する(1) FAQ - tkato’s blog
3月以降、仕事が激しくなり、余暇もほとんど仕事に関わる分野の勉強に当てていました。 以下の5/20のイベント出席に向けて、DeepLearning x FPGAの勉強を再開しました。 「PYNQ祭り」延長戦 : FPGAディープラーニング実践懇親会 - connpass まずは、手近な勉強材料としてBNN-PYNQのソースを解析してみました。 勉強した内容は、ブログに何回かに分けて書きたいと思います。 尚、BNN-PYNQのソースコードは5/2時点で最新のものを使いました。 GitHub - Xilinx/BNN-PYNQ at a86e0863418ce4161ed61b69ba89ec1481014362 初回は、自分も含めて多くの人が気になりそうな話題について、ざっくりFAQ形式で書きたいと思います。 BNN-PYNQってなに？ ホビーFPGAボード"PYNQ(ピンク)“で動作するN
Performance RNN: Generating Music with Expressive Timing and Dynamics
Performance RNN: Generating Music with Expressive Timing and Dynamics Jun 29, 2017 Ian Simon iansimon iansimon Sageev Oore osageev osageev We present Performance RNN, an LSTM-based recurrent neural network designed to model polyphonic music with expressive timing and dynamics. Here’s an example generated by the model: Note that this isn’t a performance of an existing piece; the model is also choos
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夢で見た景色を写真クオリティで書き出せる？ AIを用いた街並みの自動生成技術が話題に【やじうまWatch】
これは恐ろしい……人工知能を用いてメイクを無効化するスマホアプリが登場【やじうまWatch】
